किसी डेटासेट के आंकड़े पाना, इससे आपको ऐसे कॉलम ढूंढने का तरीका पता चलता है जिनमें बहुत ज़्यादा आउटलायर मौजूद हैं:
डेटासेट का गलत हिस्सा ढूंढें, जो आपको डेटासेट में छिपी हुई गलत वैल्यू ढूंढने के लिए, विज़ुअल और गणित के तरीकों से गाइड करता है:
प्रोग्रामिंग से जुड़े एक्सरसाइज़, Colaboratory प्लैटफ़ॉर्म का इस्तेमाल करके सीधे आपके ब्राउज़र में चलते हैं. इसके लिए, सेटअप करने की ज़रूरत नहीं होती! Colaboratory ज़्यादातर मुख्य ब्राउज़र पर काम करता है. इसे Chrome और Firefox के डेस्कटॉप वर्शन पर अच्छी तरह से जांचा गया है.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2025-01-29 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\u003cp\u003eThis page provides programming exercises focusing on practicing numerical data analysis skills learned in a previous lesson.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTwo Colab exercises are available: one on calculating descriptive statistics and identifying outliers, and another on detecting and handling bad data values in a dataset.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe exercises are browser-based and require no setup, utilizing the Colaboratory platform, primarily supported on Chrome and Firefox desktop versions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["Take some time to complete the following exercises to practice what you've\nlearned in\n[First steps with numerical data](/machine-learning/crash-course/numerical-data/first-steps).\n\n- **Get statistics on a dataset** , which shows you how to find columns containing blatant outliers: \n [Open math statistics exercise](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/cc/exercises/numerical_data_stats.ipynb?utm_source=mlcc&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&utm_content=numerical_data_stats)\n- **Find the bad part of the dataset** , which guides you through visual and mathematical ways to find hidden *bad* values in a dataset: \n [Open \"bad part\" dataset exercise](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/cc/exercises/numerical_data_bad_values.ipynb?utm_source=mlcc&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&utm_content=numerical_data_bad_values)\n\nProgramming exercises run directly in your browser (no setup\nrequired!) using the [Colaboratory](https://colab.research.google.com)\nplatform. Colaboratory is supported on most major browsers, and is most\nthoroughly tested on desktop versions of Chrome and Firefox. \n[Help Center](https://support.google.com/machinelearningeducation)"]]